La oferta correcta para la curva real de cada cliente
Vender un plan energético sin mirar cómo consume el cliente es vender a ciegas. Y se nota en la conversión.
Propuestas armadas sobre supuestos
En una comercializadora B2B con 2.000 cuentas, la grilla mezcla tarifa horaria, plana, contratos a doce, veinticuatro y treinta y seis meses, y opciones renovables.
El ejecutivo arma cada propuesta en una planilla con consumos estimados, y el cliente la rechaza cuando no calza con su realidad.
Cierra el competidor que llegó con un número que sí encajaba con la curva del cliente.
Curva real, producto óptimo, propuesta lista
Reconstrucción de la curva del cliente
Data Cloud toma la curva real del último año, o la estima desde facturas pasadas y benchmarks del sector si el cliente es nuevo.
Match producto a producto
Cruza el perfil con la grilla y devuelve los productos que mejor calzan, con ahorro proyectado y restricciones operativas.
Propuesta lista para firmar
El ejecutivo abre la cotización armada, no inventada, con recomendaciones de modulación y riesgo de penalidades visible.
Monitoreo posterior a la firma
Si el consumo se aleja del producto firmado, el sistema avisa y se propone migración antes del vencimiento, no después.
Antes y después de Data Cloud
Base de la propuesta
La cotización se arma en una planilla con estimaciones sobre el consumo del cliente.
La propuesta sale del sistema con la curva del cliente y el producto óptimo identificado.
Tiempo de cotización
Cada cotización rebota varias veces con el área técnica antes de llegar al cliente.
El perfil completo y el match están listos sin viajes adicionales entre áreas.
Churn temprano
Muchos contratos firmados a tarifa equivocada caen en el primer año.
El producto firmado calza con la curva y el cliente tiende a quedarse.
Discusión comercial
El equipo se traba defendiendo estimaciones sin respaldo.
La conversación pasa al terreno de cifras verificables.
Una pyme industrial pide cotización
El ejecutivo carga el documento fiscal
Aparece la curva horaria del último año traída del distribuidor anterior, factor de carga y porcentaje de consumo en horario pico, sin tener que pedirle nada al cliente.
Tres productos que sí calzan
El sistema muestra los tres productos con mejor match, con ahorro proyectado, riesgo de penalidades por exceso de demanda y recomendación de modulación.
Propuesta firmada por el área comercial
El ejecutivo arma la propuesta sobre datos verificables y la envía con respaldo del área comercial en la misma reunión, no la semana siguiente.
El sistema sigue mirando
Si la curva real se aleja del producto firmado, aparece la alerta para proponer migración antes de que el cliente empiece a escuchar a otro proveedor.
Lo que cambia para el negocio
Sube la conversión de propuesta a contrato porque la oferta encaja con la realidad del cliente.
Baja el tiempo de cotización y el equipo dedica más horas al cliente, menos a la planilla.
Cae el churn de primer año porque ya no se firman contratos sobre supuestos equivocados.
Las migraciones de producto se proponen antes del vencimiento, no después de perder al cliente.
Preguntas frecuentes
Sí. El cliente nuevo trae sus facturas pasadas o autoriza la consulta a su distribuidor actual. Con eso se estima la curva. Si ni eso hay, se usa un benchmark del sector y se ajusta al cierre del primer trimestre con la curva real.
El sistema sigue mirando la curva real del cliente y avisa cuando se aleja del producto firmado. Eso le da al ejecutivo la oportunidad de proponer una migración antes del vencimiento, en lugar de descubrirlo cuando el cliente ya está hablando con el competidor.
Ayuda mucho, pero no es un requisito para arrancar. Con facturas mensuales del último año se construye una curva razonable. Cuando aparece el medidor inteligente la precisión sube y la conversación comercial se vuelve más fina.
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